|
|
Absolute deviation, 绝对离差& I j# j, ]/ o) p/ E% p
Absolute number, 绝对数8 G; o" V/ V6 k* }# t6 E" A( B' x
Absolute residuals, 绝对残差# G) P6 @6 h+ K( d
Acceleration array, 加速度立体阵' T. N" P2 P: W% \: @
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度+ j3 ]$ P. x" f, J
Acceleration normal, 法向加速度0 {7 \! K) A$ M
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数. c5 x# y* f% U) Q* w5 u) c) f! |
Acceleration tangential, 切向加速度
- |/ V0 f( u. c- P% s9 EAcceleration vector, 加速度向量" A0 v& I8 @$ L5 @9 P
Acceptable hypothesis, 可接受假设
2 R! {2 g ?; pAccumulation, 累积' V, Z* t0 f: a6 _ x% I) C
Accuracy, 准确度
4 L' W( `, G, C2 y o7 gActual frequency, 实际频数* t6 Q: J) J" q( t# c; @5 j
Adaptive estimator, 自适应估计量
7 R6 Q7 c4 V4 L" L; T3 oAddition, 相加
+ @3 q( `1 T& d3 S L/ cAddition theorem, 加法定理+ A/ v# C% _6 I# b
Additivity, 可加性; T. ?7 l* K) l; A( }3 s
Adjusted rate, 调整率! Z l3 L( C: U/ q" Y' f
Adjusted value, 校正值: Y. [: y6 F2 a& M. T; T7 P& S
Admissible error, 容许误差
$ f# Q [$ D6 F# T8 Z4 aAggregation, 聚集性
$ L) ]# X. Z; Y5 f, }+ ~8 x- ZAlternative hypothesis, 备择假设
1 B- R: J5 |6 Y* U. k# KAmong groups, 组间- r$ E; a. R5 X4 |
Amounts, 总量
# n2 N Y( g: ?Analysis of correlation, 相关分析/ V, D1 J$ L% C: f
Analysis of covariance, 协方差分析
5 {$ i, H0 v. m6 U* ^* V# y% PAnalysis of regression, 回归分析* \8 H3 y4 a3 D, d1 d+ Q# C
Analysis of time series, 时间序列分析, w! Z) v" Y9 R2 R- o
Analysis of variance, 方差分析
7 h6 r& G' V* r4 K# b0 jAngular transformation, 角转换
9 P2 C( y4 [- @- o+ R1 YANOVA （analysis of variance）, 方差分析
3 \$ M. ~ K# O$ `* W- u3 ]ANOVA Models, 方差分析模型; A1 f! n( @( b: T* H+ ^9 v
Arcing, 弧/弧旋! c3 D0 s& \5 d! X/ ]) l
Arcsine transformation, 反正弦变换- D; l) s2 q3 C+ S
Area under the curve, 曲线面积
2 i5 r4 i" t- z7 n1 b) M/ l7 Q. c0 \$ jAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
2 e& y) t, \# K' j3 o( X* K& pARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
5 _* @( g2 v1 K& _! bArithmetic grid paper, 算术格纸
9 U7 ^* v+ i% T" J) L) a0 w( M3 @Arithmetic mean, 算术平均数
- d! f' X3 M0 e6 sArrhenius relation, 艾恩尼斯关系& W+ f* J2 N' L) G: j
Assessing fit, 拟合的评估* |% A' O1 M# h, G* w- i& z
Associative laws, 结合律/ T m- n! m8 t0 M# O, D) M
Asymmetric distribution, 非对称分布- _; X5 c: m/ z5 r) N
Asymptotic bias, 渐近偏倚3 K7 n3 T R: O4 D0 q: f: z
Asymptotic efficiency, 渐近效率
: q) B) a( S* v9 gAsymptotic variance, 渐近方差5 P/ q i& {4 c! L' Y& g
Attributable risk, 归因危险度/ P* m f' T; S1 d, A8 c
Attribute data, 属性资料7 B( H5 Z( \/ g0 g N6 _
Attribution, 属性; b, \) j% u7 n
Autocorrelation, 自相关
1 ^( ]) D5 r: L" p4 e- dAutocorrelation of residuals, 残差的自相关5 r' S6 {8 m; \- D' k* j! T8 H" l
Average, 平均数# z. W3 f. T7 u) Y
Average confidence interval length, 平均置信区间长度
/ U$ T5 u% J0 \5 O, m) }" A+ qAverage growth rate, 平均增长率
/ p2 m7 `4 A7 Y2 P8 {( q, [Bar chart, 条形图
}" }) g. R: J2 QBar graph, 条形图7 p' `2 X) o" t4 F1 ?8 R% g0 P
Base period, 基期
! H8 D8 e9 y/ V1 Q; C! Z I& LBayes' theorem , Bayes定理
6 C$ w% f9 f) y8 Y, V( |+ d( nBell-shaped curve, 钟形曲线
2 K" D* E7 C( o8 UBernoulli distribution, 伯努力分布
( M- k1 z7 e' K* V, `- X" N) kBest-trim estimator, 最好切尾估计量: x0 @( f& g% C @
Bias, 偏性% d9 O) }( D: N) E W* r8 Z6 e' W7 b
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
$ c3 W2 @2 r7 g- u8 LBinomial distribution, 二项分布
! @) ?4 {% R0 e1 {: o% P- y1 ?Bisquare, 双平方
; u) m0 m/ g4 O/ _Bivariate Correlate, 二变量相关
/ Z+ R" S" r" z9 |Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
" N8 q7 @& q" K: yBivariate normal population, 双变量正态总体
4 |6 `' G1 ^! U; n7 T$ FBiweight interval, 双权区间8 S" }& p5 S0 h* i( r. }5 y
Biweight M-estimator, 双权M估计量 l* q( Z* F: j+ i7 `+ i0 X
Block, 区组/配伍组+ w3 W, N/ S$ R% Q0 C* E1 J4 ?3 m
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包; U; R" f0 C* f" D* |2 _$ l6 o' D
Boxplots, 箱线图/箱尾图
- U% i- R n' x9 @Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
, R" b( A' V9 @& E9 M( k2 |$ aCanonical correlation, 典型相关
/ E3 G* {/ }5 m) U5 v. c# CCaption, 纵标目
' [1 S5 t* Y+ f* K- {Case-control study, 病例对照研究6 d, k1 [% D/ A) g5 E
Categorical variable, 分类变量9 B" c9 J2 K6 W- f8 e
Catenary, 悬链线
B* e5 v" h3 T$ v3 _) UCauchy distribution, 柯西分布/ c2 S; v, b7 m3 T
Cause-and-effect relationship, 因果关系
+ s) T. W" C" ]% TCell, 单元
. {7 @/ {" A9 }5 E& XCensoring, 终检 o( {# e& a' d5 _3 f, I
Center of symmetry, 对称中心
: z" E% j& m9 u( C4 vCentering and scaling, 中心化和定标' C! U3 b, o8 D! S: s3 {) W/ ~/ H
Central tendency, 集中趋势
" h T( M5 |3 |% k8 L' _4 O* jCentral value, 中心值 \. \) J" q0 Z/ q
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
* I; D' n% A2 J# bChance, 机遇# I' x9 r9 |) b3 `( g
Chance error, 随机误差" d2 F5 L4 E, k1 Z1 y! @! U8 I: E
Chance variable, 随机变量
# C( }+ [4 H+ l* F9 Z2 @3 v+ L5 ~Characteristic equation, 特征方程
# Y |. k6 @/ n) F `+ R7 G+ ACharacteristic root, 特征根
/ H: ]* a5 L& I8 M2 l6 M% O+ ZCharacteristic vector, 特征向量( q$ R# E7 V& M8 O! U) P
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
5 J" w7 c9 Q& T+ G2 _2 P- d) W* _Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图% ?% ~$ ]/ p5 h; G3 S
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验/ P! M9 Z- r5 D8 v+ @6 C* N" y/ i
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
/ t5 t8 J. a* u) S1 i& g% r1 U7 k! G" JCircle chart, 圆图 ; H. @# }: n1 d0 q9 [) v% V1 Q- M
Class interval, 组距2 l; Y r* t' E
Class mid-value, 组中值 ^* h7 I( Z5 |! U% Z- G% k) E7 W
Class upper limit, 组上限
; b& a3 N2 Z! c2 M$ i/ v' u3 BClassified variable, 分类变量
) X5 ^+ `+ n$ {' |. W/ ?1 RCluster analysis, 聚类分析
& ~1 K+ o* ?; I5 j, v9 MCluster sampling, 整群抽样
+ V6 g/ r" y5 Y4 [: gCode, 代码
1 Y3 a1 U+ X, x+ DCoded data, 编码数据
9 ~+ d' s5 \" ECoding, 编码
$ U/ v" j$ S8 ~0 a' U: zCoefficient of contingency, 列联系数2 T% N+ ~( j" g( h( F
Coefficient of determination, 决定系数
" w. a* r7 a7 {3 ^% uCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数
2 Z3 f) M2 j2 Q% Y5 x8 v& uCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
. L X2 Q* K, b1 SCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数: e8 C! k# x# E( w: e
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数' g% M% I( ^+ [1 s) l( R Z$ Y
Coefficient of regression, 回归系数 Y8 J) {+ j$ e5 @7 i. v7 V8 ?. y
Coefficient of skewness, 偏度系数, G6 i+ y U& D* G {1 v \
Coefficient of variation, 变异系数
& ?5 r1 G$ y9 j* i6 F( T+ ZCohort study, 队列研究
! b# K J' U4 X' X/ a1 s, K3 sColumn, 列) @9 e# i- Y; \1 Q4 {9 N
Column effect, 列效应
" b) F1 Y0 ~. R0 CColumn factor, 列因素
6 d5 a5 r+ M5 q8 k( oCombination pool, 合并1 T$ f4 _; `) {7 c2 l, i: [; a, J
Combinative table, 组合表7 K4 F+ F N, V8 s
Common factor, 共性因子
' B0 p [4 f$ h( |- x/ eCommon regression coefficient, 公共回归系数' H5 V. A; C# S8 q: Y& E( U
Common value, 共同值' K6 m. q5 l" S% `6 e$ |
Common variance, 公共方差
; H5 i% e9 I7 W& E. ]+ r$ aCommon variation, 公共变异; g4 ^% G. M: V7 G5 S
Communality variance, 共性方差9 F8 U( W0 Y- Z( {) v
Comparability, 可比性
0 _5 K n8 M& OComparison of bathes, 批比较# C- i; ]- h$ x5 j6 u ?3 k) J4 c
Comparison value, 比较值
- G8 o4 ^9 P" r$ r/ \. dCompartment model, 分部模型
+ ]$ E- Q3 G# u& C: K1 RCompassion, 伸缩" i! {* B. E& m+ c. g0 V4 t9 D
Complement of an event, 补事件
6 I& q U9 f4 GComplete association, 完全正相关( s0 [4 c2 }: Z# @' m, f
Complete dissociation, 完全不相关9 T0 e; C+ V k9 A% ~1 R
Complete statistics, 完备统计量+ m$ y$ M& q2 c; M# o( J6 @# d1 X
Completely randomized design, 完全随机化设计
+ X7 b+ o& [; R- _* J& IComposite event, 联合事件8 P9 s5 }$ S; y, m! ~
Composite events, 复合事件" T$ | G0 V T& {+ c
Concavity, 凹性
( e. N9 n# ]* V8 k6 E7 p, R ^3 `Conditional expectation, 条件期望9 }; }& X( s* `% [
Conditional likelihood, 条件似然
4 E8 i/ C8 r, T+ V5 GConditional probability, 条件概率5 T- u: W) w6 x
Conditionally linear, 依条件线性
) P1 D* e; f4 z! `Confidence interval, 置信区间
' t0 f; Q) ?. H% m$ | sConfidence limit, 置信限
, Y! @$ x+ R, h0 iConfidence lower limit, 置信下限
f& u) F1 I1 w5 n, ]Confidence upper limit, 置信上限
) t3 `/ H0 C& z7 v RConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
" [7 ^. `4 K. d$ HConfirmatory research, 证实性实验研究# Q9 B. w6 d+ Z$ F
Confounding factor, 混杂因素0 Z2 J1 S: L7 W# Y. C
Conjoint, 联合分析
( k. Y: \+ f, ?* M/ ~) |, t7 g3 zConsistency, 相合性
[% A% O' b! i# R+ O g& J& V5 OConsistency check, 一致性检验
7 p1 l& L" w' ], m3 n2 |Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
' Q- ]# z, d1 jConsistent estimate, 相合估计
) Y) w$ P2 ^9 z; L& O' {Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归! g* x. q/ @! d3 E; z
Constraint, 约束$ f% u) S) q- [- z3 d
Contaminated distribution, 污染分布7 J2 {) j; T( Y" M2 s+ m$ K1 M6 ~
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布( ?* \' e1 C6 c+ c4 X
Contaminated normal distribution, 污染正态分布8 o8 ]1 s- X0 r! T! @
Contamination, 污染
0 t0 [6 ~0 X" t# y' o/ w9 KContamination model, 污染模型0 b+ u/ b6 Q8 @" H- h! t, U4 k! P! u/ |
Contingency table, 列联表0 v6 G1 `7 Y& ^5 z8 Z! y
Contour, 边界线' E. n, h5 { d
Contribution rate, 贡献率
3 M; w* J& R; V' T* UControl, 对照
3 z( B! C! Q6 \% O _+ F/ wControlled experiments, 对照实验
& {$ k! F) x1 s! t/ ^7 F8 E5 rConventional depth, 常规深度1 p- X- o, Q" b3 Z( @3 l0 H8 K
Convolution, 卷积
3 B( T/ e( j& z* \' F, PCorrected factor, 校正因子" M: {0 c6 N7 A' s/ O |
Corrected mean, 校正均值
7 ~: o' Y0 O! @7 d1 L0 FCorrection coefficient, 校正系数
/ X- s# T9 K1 {8 {, A7 u/ k. |Correctness, 正确性
* ?# z7 M0 i; H c$ f" HCorrelation coefficient, 相关系数
/ D0 r/ C" k- G* Q& E$ [8 J: \6 N! bCorrelation index, 相关指数, c# ]8 N( e: m& j6 }4 A
Correspondence, 对应
1 w* x9 a$ x9 m ~& g: fCounting, 计数9 g r6 X7 T4 x$ Y
Counts, 计数/频数
. F/ P" @, n: m0 YCovariance, 协方差( i3 w t9 i1 E( X) n
Covariant, 共变 & W+ ?( R/ _" B
Cox Regression, Cox回归
- M, a5 s6 H' k+ ^: g3 H. rCriteria for fitting, 拟合准则
' F5 W$ h* ?7 ]% I+ V- \! v. dCriteria of least squares, 最小二乘准则' _7 S9 U' O g
Critical ratio, 临界比, e6 X" I! D2 K/ R1 j1 O5 l
Critical region, 拒绝域- x% }6 }& Y @8 [- ~' x# G0 T6 J8 y
Critical value, 临界值
0 m5 |" z1 @* RCross-over design, 交叉设计
2 h* m8 m& X( Q" v0 ]9 E mCross-section analysis, 横断面分析
0 C$ ~$ U+ ~* k' w6 R; UCross-section survey, 横断面调查
+ h6 k3 a( B4 C, E, Z% t3 w' JCrosstabs , 交叉表
/ R% H& v; O) C- @& t9 KCross-tabulation table, 复合表
& ?4 r2 c' z8 t1 a) M0 vCube root, 立方根+ w( {) y4 k1 c4 {8 o, ~
Cumulative distribution function, 分布函数 Y7 W6 l$ C2 b$ ?5 s
Cumulative probability, 累计概率
8 G9 g+ L) Q3 T: p3 rCurvature, 曲率/弯曲' C6 i5 ~2 y" N& B9 k5 b1 u
Curvature, 曲率" Y4 m5 H: n1 @. r1 ?0 i [
Curve fit , 曲线拟和
: c9 V: U. d# pCurve fitting, 曲线拟合" F+ ~/ y; L; v8 R2 K
Curvilinear regression, 曲线回归
q! I# u, K W, p7 L* y* n/ L. m2 G HCurvilinear relation, 曲线关系
- T1 q1 j: Y5 ], |* BCut-and-try method, 尝试法
0 t9 @0 l7 N# M! ^& f5 o' ICycle, 周期& Z, {- x5 D% r: [- h7 ~
Cyclist, 周期性
8 j/ z& G# I9 N0 k4 H# iD test, D检验$ k8 N R$ e2 U7 }/ P# d
Data acquisition, 资料收集
' u2 R/ V! P C0 V$ [7 vData bank, 数据库9 [$ B4 z7 ]! I
Data capacity, 数据容量3 y) u2 S* s- p* [9 I7 |
Data deficiencies, 数据缺乏+ \3 w4 W1 p0 S4 z5 w" Z
Data handling, 数据处理
H5 d1 K3 U. i. [( dData manipulation, 数据处理6 ^+ Y7 B: i% o7 O/ k
Data processing, 数据处理% o! a( {7 b- M% r( p, d4 n, v
Data reduction, 数据缩减
9 J2 T5 W, y k" y' v4 i9 x* u" OData set, 数据集
2 W8 {1 d% I- w/ V4 }+ `Data sources, 数据来源
: E. {8 ^, P7 |2 T8 g2 H& L4 aData transformation, 数据变换
% l J- L1 ?' `6 I$ \ YData validity, 数据有效性$ S5 @2 R1 A4 i; w+ \ m) t
Data-in, 数据输入; v. i( O: y8 F0 c) r1 p2 S
Data-out, 数据输出* b/ K$ e4 ]. N5 s. Q1 N% b: W
Dead time, 停滞期
/ R) X& r; H7 p" ]- ^1 fDegree of freedom, 自由度
/ V/ m' n2 o$ @3 CDegree of precision, 精密度
6 F( p) s& Y( r3 S4 K k& `Degree of reliability, 可靠性程度2 j7 m' ]2 n! w/ ]" m
Degression, 递减
3 H% }2 O/ z6 \. R- m* ]7 F" YDensity function, 密度函数
8 ?3 c5 w( P4 y# z: A, B" w0 IDensity of data points, 数据点的密度
* r8 ^* \) g9 U, f2 ?Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
, s5 i) j% m. G" V/ F; d% bDependent variable, 因变量
8 |$ q' @, v$ X- K/ a+ ~Depth, 深度
w2 p" [/ i0 H1 Q1 ]/ d# |5 }: uDerivative matrix, 导数矩阵
+ P6 N9 k# G6 f& ~) [Derivative-free methods, 无导数方法
3 R% F3 ~5 m# R/ H! T, I" LDesign, 设计1 D; m' k0 x0 k
Determinacy, 确定性
& o' G! p% r9 DDeterminant, 行列式9 R& ^' E) ?0 o3 ]. g# @
Determinant, 决定因素# q0 v+ h. g: n' @2 _
Deviation, 离差
9 y$ E9 W- K3 R% Y' m* ~5 t+ C, sDeviation from average, 离均差7 o6 t# q7 `6 s/ b4 w
Diagnostic plot, 诊断图) }+ G M0 ~& f: v& N. C& b+ e+ i
Dichotomous variable, 二分变量. z% E* ]3 l6 t3 U* V( ^
Differential equation, 微分方程/ T4 U0 s% O% z# C( p; w1 c* f, g
Direct standardization, 直接标准化法
& W# ^ L7 q5 E' P1 A# VDiscrete variable, 离散型变量
! I4 z* n0 ?) C' _DISCRIMINANT, 判断 ( P* |- \, u5 z1 A: b6 b8 u% L
Discriminant analysis, 判别分析
# H' L7 t. d) }8 ~ T& YDiscriminant coefficient, 判别系数: H& L* J$ d) s8 @( X
Discriminant function, 判别值) Q/ a Y1 O& c2 J/ l: z
Dispersion, 散布/分散度9 ]/ d, M' ~9 E* R+ n5 @9 J
Disproportional, 不成比例的7 s& J: g+ t: F8 D7 t
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量* {3 \6 Z) j$ w7 a! J
Distribution free, 分布无关性/免分布/ X" N% ?' b% B7 r
Distribution shape, 分布形状
/ F3 t' L- d# G! N! CDistribution-free method, 任意分布法
, G, `0 N+ ^0 Y5 ADistributive laws, 分配律
/ ~# b K& X# W5 N" I& v7 _9 yDisturbance, 随机扰动项
) ?0 B6 P S2 M! _7 A9 P |7 y3 r7 JDose response curve, 剂量反应曲线
: f% `+ y7 O6 b# i3 X9 E- j3 RDouble blind method, 双盲法
) h0 [, O1 P) d; HDouble blind trial, 双盲试验2 h+ m. z. X) ]2 l% x$ `1 K7 [0 [5 ?
Double exponential distribution, 双指数分布
+ y' q+ l: A, G- C$ ^Double logarithmic, 双对数
' U* F* N: A7 g2 e1 GDownward rank, 降秩
& Z5 p; h2 T4 bDual-space plot, 对偶空间图2 G3 Y6 p0 C2 Y; l
DUD, 无导数方法1 C; a. \4 a) i% J/ V
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
y/ ]- Y9 _1 g+ u+ X+ uEffect, 实验效应
5 J3 s" a+ {) U1 iEigenvalue, 特征值
5 ?; {: S5 ]* f* F) LEigenvector, 特征向量 W: E5 t& p; x1 v: k9 f' c7 u
Ellipse, 椭圆
( E A- Y: o$ e( ~$ w. ]Empirical distribution, 经验分布
5 t9 g7 H: U" f8 N+ ^Empirical probability, 经验概率单位
) b& L' x0 q4 |Enumeration data, 计数资料
; k; |4 F' M- K# _Equal sun-class number, 相等次级组含量
" F H. g$ t. E0 cEqually likely, 等可能4 L4 h3 H8 S0 O2 ]! E
Equivariance, 同变性
$ b$ d6 b4 v6 rError, 误差/错误4 ]3 c8 C. R! a& d: w: d: ?& M- C
Error of estimate, 估计误差
& z% z8 w* \: A( G; Y/ a! H/ t' kError type I, 第一类错误: v/ d3 X2 j2 `1 k, \# q A/ V
Error type II, 第二类错误( n2 k2 i7 m1 C* C6 n+ q0 z) V& z
Estimand, 被估量3 g5 }1 ?( `8 h$ C9 T- d
Estimated error mean squares, 估计误差均方6 V" R) N( t8 I9 g5 U
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和/ ^" g1 r: L4 J5 u, R
Euclidean distance, 欧式距离5 u7 N4 J5 I2 F/ b" h
Event, 事件/ H5 j' `; m8 B A
Event, 事件
* g ~- \" d2 {5 vExceptional data point, 异常数据点 k' n* v9 N" h) R4 G ]
Expectation plane, 期望平面
; R* Z7 w1 B3 }/ hExpectation surface, 期望曲面; i9 E4 L6 H- ^5 X
Expected values, 期望值& I6 v# L6 z4 [, s3 ?! P) k
Experiment, 实验5 C8 J0 e& l: ^4 o) F3 d' t7 n
Experimental sampling, 试验抽样
; i! Q6 f# H" g9 L% v8 k% ZExperimental unit, 试验单位. p& ~7 g: S, r" H; V; w
Explanatory variable, 说明变量, X; M$ ?3 A! ]1 X
Exploratory data analysis, 探索性数据分析" k% y, d! v& s. X" R: V% F
Explore Summarize, 探索-摘要7 y; L$ _4 d( w8 L9 @; p
Exponential curve, 指数曲线' G* `* m" V; A4 E5 u8 R, ^& [
Exponential growth, 指数式增长
& s% {7 k/ `9 I( I( Q" t. H6 H5 D! SEXSMOOTH, 指数平滑方法
' d8 U$ D, K @# ^. J# B6 \Extended fit, 扩充拟合; R/ Q% e! Z* O ^5 R8 |
Extra parameter, 附加参数
3 s6 V9 G3 A r1 I* B# b; pExtrapolation, 外推法
) {9 f( t/ P9 ^, I/ p1 P. ^Extreme observation, 末端观测值
# Q9 O0 i7 M0 t1 J$ E' j3 BExtremes, 极端值/极值8 \, O& y5 ^$ a! M0 M0 q# ?; m& J
F distribution, F分布& ^0 S' y3 f4 ?' V. p! \, B
F test, F检验. Z% i: Y0 _9 @4 T& q
Factor, 因素/因子
1 U; i' k0 I% h$ b( bFactor analysis, 因子分析/ j. I7 H" X4 c; t# G
Factor Analysis, 因子分析2 a$ I* [* S+ T+ K! r
Factor score, 因子得分
4 ^$ w0 R* f$ }, ]4 y' ]. J, gFactorial, 阶乘: i- g" Y6 q* s$ o& I1 V$ d; H
Factorial design, 析因试验设计6 G4 u d/ s; p w- j, V+ y- q
False negative, 假阴性
1 p. |0 w3 V+ OFalse negative error, 假阴性错误
; x4 C- S3 r% b1 e" A( oFamily of distributions, 分布族
! r$ b+ S! M8 i) u, `$ ?7 eFamily of estimators, 估计量族3 S4 A: v5 Y6 l8 |
Fanning, 扇面
( b" U& ] P- oFatality rate, 病死率
/ g4 t. G! ~" u' {+ y! HField investigation, 现场调查: s1 R/ m+ [4 M
Field survey, 现场调查+ u: k9 x! `; F8 v9 y" F5 @
Finite population, 有限总体
: S( V7 f1 Y: @5 _* wFinite-sample, 有限样本
) R+ I$ e* k' g. a6 n5 o3 g1 k) ?: UFirst derivative, 一阶导数
/ ]3 @) u! ]. JFirst principal component, 第一主成分
+ {) }* \5 z4 I+ jFirst quartile, 第一四分位数
) b6 U5 x' e$ E, N0 g2 H+ MFisher information, 费雪信息量/ n1 e: m+ p o, B/ \1 }" m0 F
Fitted value, 拟合值" L3 Q, W0 J7 A. ~! A- X& F2 Q& {
Fitting a curve, 曲线拟合
7 ]4 J7 k' [- m# @6 }Fixed base, 定基- p" j) u" g5 ?: A3 H! v5 ^
Fluctuation, 随机起伏* G% V' p- s* T9 C
Forecast, 预测3 B3 K' s- h( x L0 X* Y
Four fold table, 四格表
. q. A) t3 }) c5 d% bFourth, 四分点2 I1 ]+ `7 J, d: i2 M, z
Fraction blow, 左侧比率" N T' s+ t3 j: Y
Fractional error, 相对误差
8 a7 f* q3 ^" \3 r: d1 z' fFrequency, 频率1 w3 U4 C4 o3 u, h
Frequency polygon, 频数多边图
: i! h& z& r* _0 h* Z& UFrontier point, 界限点5 \! n/ w0 j/ a0 x w3 _+ S
Function relationship, 泛函关系
5 W: V9 z0 ^4 R6 T9 g5 y- fGamma distribution, 伽玛分布4 F- I. k& I0 I* Q. O
Gauss increment, 高斯增量
$ B- o9 G' ]& r4 M* p2 oGaussian distribution, 高斯分布/正态分布& w) V2 {& ^1 ~- U4 w
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
* y8 \! ~: B% ^General census, 全面普查
6 K( W5 n) _& S5 d0 a6 k' i+ {GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
) k U) X3 |1 @Geometric mean, 几何平均数7 W* l! }0 h/ U8 u
Gini's mean difference, 基尼均差( M% _3 D! N* }: k* k
GLM (General liner models), 一般线性模型
, ^3 y/ F {. g0 k+ l0 I' \Goodness of fit, 拟和优度/配合度$ b2 B' T& |$ ]8 h0 `# g
Gradient of determinant, 行列式的梯度
1 p' T+ \+ _+ t! p( s5 sGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
3 p/ u2 O. s$ ]5 ^5 s$ r4 y' fGrand mean, 总均值7 Z( D+ ` q: m$ f1 l+ b% k
Gross errors, 重大错误
8 u1 _/ f7 Y5 \/ I1 h, QGross-error sensitivity, 大错敏感度
& D" d( W5 \& T0 SGroup averages, 分组平均
: t% g7 @! O( R% i+ b# OGrouped data, 分组资料$ a) g' e4 a' C/ M! x C$ k( M
Guessed mean, 假定平均数7 S- t* \8 i; E! W8 P( W$ Y
Half-life, 半衰期4 \- e& i( H0 X* R1 V- {1 y
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量( O* u3 Y) R( A$ J1 z. f$ s5 A5 n
Happenstance, 偶然事件
! s+ p% V/ E* [& ZHarmonic mean, 调和均数 P( {7 m6 \4 h9 [) V9 p* D# J
Hazard function, 风险均数" f+ _' M3 A& G) {3 i* `9 B
Hazard rate, 风险率% Z. L9 W% F- T* u' ~
Heading, 标目
& N' j, x+ E' o% SHeavy-tailed distribution, 重尾分布
( |4 s+ n% h( d6 }5 W1 v1 }Hessian array, 海森立体阵
7 A& l" [5 M [3 x4 HHeterogeneity, 不同质' I" h% x- X" r I/ X
Heterogeneity of variance, 方差不齐
4 r- E7 h, l! WHierarchical classification, 组内分组
B7 ?5 P" X7 s$ P- ^& \Hierarchical clustering method, 系统聚类法
% g3 K! u, B+ I' m" Y2 e5 MHigh-leverage point, 高杠杆率点
5 w( t/ z% W3 sHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型, l+ v1 o* R r* d7 d0 _$ z
Hinge, 折叶点
9 G8 D9 g( }7 B% C% ~% B5 sHistogram, 直方图
) @5 s" [6 n9 f2 K9 aHistorical cohort study, 历史性队列研究 ( q, C% _# ]2 V4 K' Q% }
Holes, 空洞
0 |5 {# H& k2 R/ VHOMALS, 多重响应分析 s% z( ?+ M7 z+ b3 S1 P
Homogeneity of variance, 方差齐性8 H& A/ p% o% e2 D' r4 t
Homogeneity test, 齐性检验
; f3 g/ k2 W# F2 }9 p4 zHuber M-estimators, 休伯M估计量
m' l- X% a/ v! |% [- _7 o7 `, lHyperbola, 双曲线
* ^: w# N1 J' Y5 EHypothesis testing, 假设检验6 }; R$ s$ {# \; S4 r# A
Hypothetical universe, 假设总体' D5 J( d+ G6 O- @* \5 c5 w
Impossible event, 不可能事件1 l" m! w! I" O+ _5 A, r( R9 G
Independence, 独立性
$ h ?" K& I" i/ W7 B: V( ^Independent variable, 自变量
$ M& H9 b/ E3 }; A6 d. tIndex, 指标/指数9 C) W$ y7 f$ t7 d \$ m8 H
Indirect standardization, 间接标准化法
% S( r6 ? Q$ k# m1 G( A3 ]- ]6 c% yIndividual, 个体
! ?% q7 {! L. v) N% uInference band, 推断带
5 w, s8 e9 O9 g' tInfinite population, 无限总体
( y9 z' l! A' ] T, \+ CInfinitely great, 无穷大$ f" N" y. L! R
Infinitely small, 无穷小
) U( M1 S4 U8 l' I+ `4 }( n* DInfluence curve, 影响曲线
7 f2 O8 G( b# X2 `" n4 q: t; s7 K. pInformation capacity, 信息容量
) G6 { {9 r1 H% t# }) `& T: sInitial condition, 初始条件
9 |- i6 C$ [) `$ m# ^Initial estimate, 初始估计值
% e( v- M- A" `* k4 kInitial level, 最初水平
6 C# h5 M, C. C$ a4 C/ O+ KInteraction, 交互作用
1 d- f7 R& l" n: N" r8 jInteraction terms, 交互作用项
: f. k: L$ a& ~; j8 D4 rIntercept, 截距
* Q* ~7 A- A1 N. s7 oInterpolation, 内插法* k( h$ }6 H$ a' D, D
Interquartile range, 四分位距; D1 B0 i1 ?( M5 E8 s4 {
Interval estimation, 区间估计
4 c0 O7 z) X+ X/ g. s6 Q6 j$ v5 wIntervals of equal probability, 等概率区间# P0 r# W( b# P% I) V
Intrinsic curvature, 固有曲率
4 K0 p9 [4 g$ G" T2 s* X6 B# D7 d4 UInvariance, 不变性
2 \5 `; \' I/ ^Inverse matrix, 逆矩阵% `5 a2 A8 a7 @8 T6 f6 ]$ C7 y
Inverse probability, 逆概率
. k, o/ I* t. f9 K5 p0 C: v TInverse sine transformation, 反正弦变换
: w1 _6 y, M/ T0 b$ M" V+ ~+ qIteration, 迭代 ) C; v" Z: x( K% K' x
Jacobian determinant, 雅可比行列式; _3 T2 o* C! l, O) r1 }$ _8 }8 W
Joint distribution function, 分布函数
: Q j# y8 C. \( SJoint probability, 联合概率
3 [0 D: G( Q2 @3 l2 h& oJoint probability distribution, 联合概率分布5 U3 ~- A! e3 F
K means method, 逐步聚类法8 `5 r% ^5 `& w
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 5 b8 ^2 O+ Z) J
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
0 X) g/ W$ E/ g( OKendall's rank correlation, Kendall等级相关- j( a' t: u1 ]8 k: }! t
Kinetic, 动力学
; D0 D: G2 M7 f c3 B K3 {6 xKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验0 |; Q% j r' S8 C- K. } V
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验; {' q0 ^' R; g0 ]! O! {
Kurtosis, 峰度" ^3 m8 |% T, @8 m% O& t
Lack of fit, 失拟$ a& a9 S U- e4 V- b
Ladder of powers, 幂阶梯
" i0 S: m1 N; JLag, 滞后
' m, }% a& }. B" bLarge sample, 大样本 I4 p q. L- C: @
Large sample test, 大样本检验. p* M, [1 }$ v& ~" z
Latin square, 拉丁方0 x4 A9 m1 a9 r% m0 O
Latin square design, 拉丁方设计
- J' Q n* w: B! n; W* P) fLeakage, 泄漏+ b$ C: X2 g1 r7 B0 ^! c9 }' G
Least favorable configuration, 最不利构形 s! l! ^* D6 F. q
Least favorable distribution, 最不利分布
. T4 z7 O0 j2 I# j) tLeast significant difference, 最小显著差法* y" l1 g) _* l7 L
Least square method, 最小二乘法! F: c6 z% A. m1 X
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
; d* z) }0 ~& kLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合* @8 `6 y2 N1 K
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
~( Z3 [9 r& o* W3 }Legend, 图例
- X: z1 E+ s; E' D, o6 A1 l, x$ KL-estimator, L估计量/ a/ a G: ~4 w; [1 a
L-estimator of location, 位置L估计量1 z) k1 {- f0 m8 U8 f4 B/ c
L-estimator of scale, 尺度L估计量
, T H3 m' M6 \0 T& |, Z e8 m8 TLevel, 水平
' F5 k j# w$ ~) s4 @2 `Life expectance, 预期期望寿命1 w( e3 y; k' G: s" _ A
Life table, 寿命表
4 |5 L: `+ m- Q$ R% KLife table method, 生命表法( N0 {6 s# ?4 x
Light-tailed distribution, 轻尾分布! @. ^' F* f. i$ f
Likelihood function, 似然函数
- _, L" I3 h, [3 z6 xLikelihood ratio, 似然比
# N' L% D' S9 u! bline graph, 线图
9 Y( x- [* v# Q; rLinear correlation, 直线相关" S4 g) A5 V0 C) t
Linear equation, 线性方程
3 b' I! m+ k9 F! g" ~Linear programming, 线性规划$ n& J. |' l6 ~6 v4 h5 R
Linear regression, 直线回归' M5 f Q$ L. K& Y- b
Linear Regression, 线性回归3 d6 n* f, l5 f# |* i
Linear trend, 线性趋势+ g9 S7 e' a% w$ V2 s6 b
Loading, 载荷 3 }. K- ^4 `6 J
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性) z. s1 b9 e8 Z) P% n
Location equivariance, 位置同变性
6 i) m- c- R% Z0 f# uLocation invariance, 位置不变性
$ v: D/ m" G4 ?. B+ |' {Location scale family, 位置尺度族2 ^0 l7 Q/ {+ a Z- k
Log rank test, 时序检验
+ m/ T1 U$ O! o# f6 X0 T: ?Logarithmic curve, 对数曲线2 \& g( l: l* d. V' u& x
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布
+ Y, n8 d0 t, @' w' nLogarithmic scale, 对数尺度
/ h+ p6 _. Y: j! `) ]Logarithmic transformation, 对数变换/ ]1 ]2 `& U* @3 W: d
Logic check, 逻辑检查. p2 o" O( ~. A% O
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
E/ S- W" V' V8 ^) y z% e5 o3 V" ILogit transformation, Logit转换9 f* ` I$ D/ b1 {
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 ! E5 q% @: Z1 k9 M2 g5 k' v, c2 l
Lognormal distribution, 对数正态分布+ h' [/ W$ ?( C0 @8 I' U
Lost function, 损失函数
. |0 c: j; K rLow correlation, 低度相关
: V% T9 O }1 @Lower limit, 下限5 s' P g5 O# }6 F# d" z ?
Lowest-attained variance, 最小可达方差
( b2 g" v. w# p" D( L2 bLSD, 最小显著差法的简称
$ n: r8 ^% [9 ^# SLurking variable, 潜在变量
/ y" D) @" \) P: ]Main effect, 主效应6 I$ }# q; i1 k; v
Major heading, 主辞标目
0 Y4 a% Y$ q5 y1 JMarginal density function, 边缘密度函数
& I8 x3 T# O7 ^! T' FMarginal probability, 边缘概率1 ?# s& X$ O j$ Q w" @; r
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
& N- P0 Z. H" ^; G t w |, _Matched data, 配对资料& _- U( @! H- B5 t# S' r/ f3 c
Matched distribution, 匹配过分布
' R, i2 S) _' l, I" ^Matching of distribution, 分布的匹配
~7 z9 L {/ E$ S0 P# AMatching of transformation, 变换的匹配, z5 O, R# v* g
Mathematical expectation, 数学期望
: h p4 Z( V7 |6 \' ?/ Z0 KMathematical model, 数学模型; Z1 o8 D* V0 p8 [, J+ z+ f
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
+ [$ `: w# j2 y' B" bMaximum likelihood method, 最大似然法
# o$ L: j c S8 N% P2 RMean, 均数
( S0 b: L3 k+ u b/ N+ R% \Mean squares between groups, 组间均方. Y6 ]6 l9 x& B% |# Q) j
Mean squares within group, 组内均方
8 y5 V2 t3 l. aMeans (Compare means), 均值-均值比较
2 F/ p4 N. Q, v1 XMedian, 中位数; C% \, \3 _, m- Z
Median effective dose, 半数效量 R$ E6 I* \; X) I
Median lethal dose, 半数致死量
! s2 J* P; o3 E. @) ]. S1 SMedian polish, 中位数平滑
. z) G% ~! ~7 O& ]! n6 y3 ]Median test, 中位数检验
) b! A8 ^' V- i" `* W8 R# FMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量* J4 o# H1 Z- x9 j1 L5 A
Minimum distance estimation, 最小距离估计$ e; d0 `8 Y1 }$ V. W& p' B Y2 G
Minimum effective dose, 最小有效量2 g8 v: |8 v. h5 X1 G
Minimum lethal dose, 最小致死量6 y5 V9 \: b) d2 b/ C4 d5 D* e
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
4 k& ~# T. @# _) dMINITAB, 统计软件包
* \, }) h5 U6 b3 tMinor heading, 宾词标目
3 L2 a$ {1 N. f8 X `( ZMissing data, 缺失值. f: B/ Z( M% ^( T* g9 n
Model specification, 模型的确定
& c/ c, f* K6 B0 Y/ \) U. y8 T8 LModeling Statistics , 模型统计
: o! C9 R5 t& @* |) N5 N' ]# K6 _Models for outliers, 离群值模型
' l* u9 i/ q# C' U* P* KModifying the model, 模型的修正
! Y9 }( _4 b" w' t9 h5 BModulus of continuity, 连续性模 h' Y$ T- C" \
Morbidity, 发病率
/ Y" q% O- D- w' l* ?; _7 yMost favorable configuration, 最有利构形( t! x: A5 r8 g* y5 R
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
) ~. q, f2 S6 k( g! UMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
1 m3 c- q( C3 e9 n' d( |Multiple comparison, 多重比较
" F- R" q* a; c& N" \/ oMultiple correlation , 复相关
7 g% @8 p p4 f- y+ I. B4 b' Y& ^Multiple covariance, 多元协方差
/ N" _$ o: j* [# r8 x! b; U' TMultiple linear regression, 多元线性回归
5 B" |( T( A2 g n( x7 J, U' wMultiple response , 多重选项& Q- m( D- {/ a1 D. ]* N0 \4 g
Multiple solutions, 多解( v& W$ T+ a5 }) G5 i3 s
Multiplication theorem, 乘法定理 R. j* @" S8 W) W" z' o1 ?
Multiresponse, 多元响应" q7 |- n. m2 N# t
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
$ d1 s) `( b' tMultivariate T distribution, 多元T分布
1 v! z& v* {4 [% [/ mMutual exclusive, 互不相容8 {8 T" D2 M& I* D: s( E
Mutual independence, 互相独立- B1 D3 l6 o% f6 K$ D
Natural boundary, 自然边界$ p- m5 @. ?/ a& h
Natural dead, 自然死亡
# t Y9 N4 h( r% {0 H# GNatural zero, 自然零
* @$ }" W6 {5 k& N; s3 R8 bNegative correlation, 负相关$ Y7 q$ R) \! S9 P
Negative linear correlation, 负线性相关/ z, j, V- _4 h( z1 n. w3 O
Negatively skewed, 负偏, e3 [: d, i- \8 F& }+ w
Newman-Keuls method, q检验
# X9 O6 k6 K7 rNK method, q检验4 e" Y+ ?4 S- ]( G
No statistical significance, 无统计意义0 \, K N- R; ? V! X
Nominal variable, 名义变量( k# C; ?- `! W# H4 d+ e6 w m
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
5 X% i* V; A# B, v6 I# {2 BNonlinear regression, 非线性相关
* O: U2 F4 F0 `, b1 j1 i/ h7 y: jNonparametric statistics, 非参数统计
5 @) |3 [) K t' f" h0 BNonparametric test, 非参数检验
1 @4 F+ B. j" z+ K$ q' vNonparametric tests, 非参数检验
+ ]( b% S, x: F2 |2 r) L3 t5 C8 E0 E, wNormal deviate, 正态离差2 z* F4 B: p) W, C1 M
Normal distribution, 正态分布
/ m$ y. w; d* F# ENormal equation, 正规方程组5 {0 z( i. g* J7 N7 t* w) M1 h
Normal ranges, 正常范围& N2 L+ J( E( j
Normal value, 正常值# _4 v% F Q: n5 j: [2 `' m
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数( A5 _+ q- P, O7 E4 v/ i
Null hypothesis, 无效假设 6 k) q$ ]: L$ f& E
Numerical variable, 数值变量3 F+ S- n4 n0 B9 d2 ?
Objective function, 目标函数
* h7 U" u# Y! y; W& Z5 QObservation unit, 观察单位
% c8 e6 m5 n6 T7 s8 \Observed value, 观察值" s: ^" F- G4 ]4 L' d) F: F% E
One sided test, 单侧检验# j8 f- l% f4 u. z3 q3 L% h% C
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
: g0 X, S ?) ]Oneway ANOVA , 单因素方差分析
7 Z' y6 g9 D: t F4 f8 AOpen sequential trial, 开放型序贯设计
0 E+ ?7 A8 m7 T, ]& BOptrim, 优切尾
+ n- G- F) B) V+ ~) O" [$ \Optrim efficiency, 优切尾效率
- q% N0 b% {$ W! kOrder statistics, 顺序统计量
$ t( y% j" i; y$ I/ r0 ZOrdered categories, 有序分类
" T( K0 F% O; O: J8 nOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
7 \9 I) b4 ~( u" a5 ROrdinal variable, 有序变量4 j3 [7 ]1 Z* q
Orthogonal basis, 正交基
1 H- l: P7 C& P* M# z/ r( _Orthogonal design, 正交试验设计; B3 f! b. v# I9 }" m( ]6 E
Orthogonality conditions, 正交条件( D" i6 a: m8 Q' |
ORTHOPLAN, 正交设计
- D; r1 O& Z( G0 {* G/ \- I, U! T6 zOutlier cutoffs, 离群值截断点
6 b& p' w! {+ ^! _* K( E) T" hOutliers, 极端值, B0 N! t3 Z- J" S2 \
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
+ b- ?9 C( r, a2 f1 m, HOvershoot, 迭代过度0 E5 c% j$ i1 ^. }1 [) s* Q
Paired design, 配对设计5 ]$ X4 e, ]3 a# D# k v4 v
Paired sample, 配对样本+ i+ h: ]. h H* V+ @
Pairwise slopes, 成对斜率3 X( t* _" u; M2 L
Parabola, 抛物线. a- a; T5 @; j
Parallel tests, 平行试验8 Z. h9 N' _5 M
Parameter, 参数
/ N# [8 O" _& s4 X9 t% D3 X, PParametric statistics, 参数统计) @5 ^! K; Q) q1 z
Parametric test, 参数检验 x- h7 A( O! A3 G$ i/ {( K) V
Partial correlation, 偏相关$ y8 C# q) R7 R4 X, O
Partial regression, 偏回归" C- r1 L1 e" D3 x' V
Partial sorting, 偏排序
4 K, W' r; E. T4 iPartials residuals, 偏残差
- D! F$ C. |( D/ Y1 c0 F' j( z' dPattern, 模式
m& n; B( L. K) Y& J; ?: P0 J0 g/ TPearson curves, 皮尔逊曲线0 w3 z6 ~4 ^4 @' ~
Peeling, 退层( j, C5 }' D" b: `' O4 m
Percent bar graph, 百分条形图5 }. r6 p7 q5 B2 w4 c. D2 S6 u
Percentage, 百分比) _* z1 B5 V. W
Percentile, 百分位数5 p0 ^& O/ E ^# s& R
Percentile curves, 百分位曲线3 I3 e. |% g& H% a! @# t& V& l
Periodicity, 周期性0 {8 u) W3 L2 }' a9 N
Permutation, 排列! Z. V+ T& w+ C1 w5 W7 Z
P-estimator, P估计量
: X% L5 N9 `. M# A9 c7 rPie graph, 饼图, j5 l% G' V; v8 K G6 v9 l! `
Pitman estimator, 皮特曼估计量
% R1 A/ f9 p8 bPivot, 枢轴量
0 G4 o) }. N* Y8 J3 _2 B9 N w9 bPlanar, 平坦
?8 K/ @* T0 M( O9 ]$ [5 UPlanar assumption, 平面的假设 H2 a- @+ y9 Q. s/ [/ h& _. O, K
PLANCARDS, 生成试验的计划卡0 W' I2 n/ x6 B1 |8 j4 E5 o
Point estimation, 点估计
( w/ ]' V9 ^+ J1 `9 L* @Poisson distribution, 泊松分布
9 h8 \0 Q" @% q4 }" C6 {Polishing, 平滑$ b( K) S7 _6 G8 O$ w: S, I8 o
Polled standard deviation, 合并标准差
' l) v& I- x7 W g2 e9 a: T7 \Polled variance, 合并方差
! z! z9 p& ^, K+ hPolygon, 多边图4 F3 D1 j8 n A J
Polynomial, 多项式9 r6 a6 E+ G% Y
Polynomial curve, 多项式曲线
) Q0 O3 z( V G# j& y3 O* FPopulation, 总体
5 Z( N# C' R0 X' ^2 wPopulation attributable risk, 人群归因危险度9 |. Y: N l3 j5 T
Positive correlation, 正相关, p# y) @. T& `/ T
Positively skewed, 正偏: g" p% j2 `0 @3 [
Posterior distribution, 后验分布3 N o. k. o% g: d: m
Power of a test, 检验效能. U% ^* X6 d# K4 c
Precision, 精密度6 G5 z T6 n* ?" |2 G
Predicted value, 预测值5 [: H- G, {8 e6 i5 I1 I/ C! ]
Preliminary analysis, 预备性分析5 k9 F6 V& r; `, E- ]
Principal component analysis, 主成分分析
8 d9 t7 r" F j5 p/ s* c7 K2 h- |$ qPrior distribution, 先验分布4 D/ U4 g2 ^5 `) f; O
Prior probability, 先验概率 b' Q& j# f4 |3 b$ |& p
Probabilistic model, 概率模型
$ c/ f/ b' L7 v4 t8 Jprobability, 概率* s8 h, b3 V1 |( q* U
Probability density, 概率密度) y+ R7 g0 J* B1 y) t
Product moment, 乘积矩/协方差0 s$ y0 i5 g0 }9 \/ Q9 p
Profile trace, 截面迹图
7 O; J8 P q; L6 y7 q# `Proportion, 比/构成比, d4 w/ t9 B) l. c6 W. T
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
8 m' E* K/ F+ y- r* K4 B: vProportionate, 成比例
' W% p7 y( e! {1 m4 G3 pProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
9 X- T$ i* Z1 [* ?5 XProspective study, 前瞻性调查' {7 J2 i2 W3 Y" z% k0 M
Proximities, 亲近性 / k+ }) A0 k- z0 d( m
Pseudo F test, 近似F检验( m8 f7 m# [9 Q' m& r( {8 w
Pseudo model, 近似模型
. s' a X# o7 J) ^6 r. [/ C8 e) r* H3 }Pseudosigma, 伪标准差
/ E. G. T: h9 w1 h( S. c% WPurposive sampling, 有目的抽样8 O0 ]4 i7 l& }
QR decomposition, QR分解
! D6 s* n0 ]* s3 d5 m5 n0 F& X1 fQuadratic approximation, 二次近似
& y& C: j# E4 O, k7 cQualitative classification, 属性分类
: F/ L4 n' k9 c4 ZQualitative method, 定性方法
$ y$ o( h9 i' R- bQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图2 E# z4 \: @1 a
Quantitative analysis, 定量分析# ^4 k' |# Z# D% n% O2 p0 a. s8 v/ x* L
Quartile, 四分位数9 `1 Q) [ M& H! a/ f% W
Quick Cluster, 快速聚类
/ @) b" _6 _1 L$ _* U: B/ B/ G8 BRadix sort, 基数排序
- K; T3 i+ o. l2 }Random allocation, 随机化分组
& Q* o+ e8 W, E9 ] K) C# vRandom blocks design, 随机区组设计
% S, a) F+ f$ B! u& TRandom event, 随机事件- b& l {4 l( G
Randomization, 随机化
4 w9 T0 M# C- e( p6 yRange, 极差/全距
3 R! U q) C1 f4 QRank correlation, 等级相关* N* B+ O% p1 z% N: }# t
Rank sum test, 秩和检验
1 q1 B3 m* j! Q. L8 g/ C5 FRank test, 秩检验
8 _8 E" j1 [6 u+ [: \9 iRanked data, 等级资料
! `9 r2 a0 k/ R0 h% R* oRate, 比率
+ l8 g& L7 o! F- FRatio, 比例
+ P1 t" [3 a P$ @! i+ C$ VRaw data, 原始资料
5 t6 t! z9 B7 R% |& h2 ]9 VRaw residual, 原始残差
! e( G2 ~5 ? C0 I3 G9 k V0 I. T$ ?Rayleigh's test, 雷氏检验
+ q1 x) B5 A( ~Rayleigh's Z, 雷氏Z值
8 g9 Y% B$ a {) MReciprocal, 倒数
' x* l& F+ f/ G! h9 ]Reciprocal transformation, 倒数变换& G2 z# H4 e+ `3 U a. N3 b
Recording, 记录8 X8 ]/ N6 I6 T
Redescending estimators, 回降估计量( R+ E) g+ H1 h& W0 I! o9 Y
Reducing dimensions, 降维
1 l, G: {" k1 I8 @8 G, \Re-expression, 重新表达
8 i7 B' O X4 X+ _! WReference set, 标准组
- m2 @0 I, ^) i6 I' D) CRegion of acceptance, 接受域- T( ]* U$ ~4 E$ z5 r; F. B
Regression coefficient, 回归系数2 S8 o: I7 T1 G% y" }
Regression sum of square, 回归平方和
- G- A0 ^. {2 r$ VRejection point, 拒绝点8 \' {# I# o, f% J* j
Relative dispersion, 相对离散度1 G }8 _8 ]# z1 Q7 s
Relative number, 相对数
6 }5 ?9 _7 N& G$ y4 aReliability, 可靠性
, V3 I2 |$ x- t9 Z8 y/ C3 pReparametrization, 重新设置参数; r3 w* l& [$ {: ?# T& |
Replication, 重复
" O( l, P/ c/ iReport Summaries, 报告摘要8 f" m& d5 y( T; c$ A) i
Residual sum of square, 剩余平方和
: F1 E" G! w' j& B) W% uResistance, 耐抗性2 S, S8 I+ z1 q0 v. f3 v x
Resistant line, 耐抗线) l$ l/ [; E5 n
Resistant technique, 耐抗技术% u2 M l6 ~$ A4 H F
R-estimator of location, 位置R估计量! e! l; d2 k: N6 S L' [* @# {
R-estimator of scale, 尺度R估计量: ?9 e c, ]; _0 I6 t& ~$ T( d! K( n
Retrospective study, 回顾性调查
4 X3 M3 M0 s' N- U3 vRidge trace, 岭迹
( |" h: v- r9 G8 S( _% GRidit analysis, Ridit分析3 J6 H$ Y/ a. d# @3 t! s4 o; a1 p
Rotation, 旋转
/ b; F- ]: W5 z/ w+ w3 PRounding, 舍入
) }* I' {$ { d, JRow, 行+ \4 ~6 k: m' o3 h/ T
Row effects, 行效应: S1 [2 m; @: S
Row factor, 行因素
% }* e' e# N' G8 d, V! xRXC table, RXC表
: \% K! @0 s7 Z7 q5 SSample, 样本
2 y b* b/ l2 f. O* CSample regression coefficient, 样本回归系数
; W, q3 Y4 N: S. o8 R2 C( \Sample size, 样本量
' B0 f1 G+ Z q3 y+ R, XSample standard deviation, 样本标准差
! C+ V& B( z% WSampling error, 抽样误差5 t: L; q! |/ T" F
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包* l# k1 _; Q8 d1 X) f/ u
Scale, 尺度/量表
d: }/ M& {8 U3 s% C' F5 BScatter diagram, 散点图) Y# O" d/ o4 | f
Schematic plot, 示意图/简图6 O2 z* t( K, u. w
Score test, 计分检验
; ~: k- d/ O5 O" \$ PScreening, 筛检) ~/ n5 J6 N. e! p
SEASON, 季节分析
* S7 ]# H: n" b5 l Y* A; N' M; }Second derivative, 二阶导数
1 q ]) @+ l7 a) `) _Second principal component, 第二主成分 ]/ h3 K$ S( o4 V2 \( B
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 % c# c/ n5 \* P! x
Semi-logarithmic graph, 半对数图0 g( G$ N* l; |9 {
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
* w6 Z7 A5 w1 M t1 \- L: h8 c2 sSensitivity curve, 敏感度曲线+ i/ V( y- d# p2 F( m, p
Sequential analysis, 贯序分析
H3 [7 v! S) e* `( P( Q& rSequential data set, 顺序数据集
* I0 @4 c& j b( u' _Sequential design, 贯序设计3 F/ O6 a: p/ L& U8 U" L
Sequential method, 贯序法/ b1 f, h9 C4 W$ w8 i$ q
Sequential test, 贯序检验法
6 G( r- J4 c! [Serial tests, 系列试验7 s* k2 v) A- K' [$ \& G. e
Short-cut method, 简捷法 % A4 \2 s$ y! ~; b
Sigmoid curve, S形曲线$ B8 [( s i) m; A! O
Sign function, 正负号函数9 Q/ ^$ x- B, ~3 U$ L. I! Z
Sign test, 符号检验! n5 @2 n2 K# f& b; M5 t; E0 P
Signed rank, 符号秩
\" ~0 d% X( X3 U0 {Significance test, 显著性检验& P& H, T. ?* a# M
Significant figure, 有效数字
2 Z5 Z- o$ r* Y; [Simple cluster sampling, 简单整群抽样
* |- j# ]' Z b ~ f5 ^, }Simple correlation, 简单相关
% j, O; y7 j; S/ x" ESimple random sampling, 简单随机抽样
7 a2 v9 v z* g: G6 x nSimple regression, 简单回归6 Y) K4 ]# I$ ~. n) m
simple table, 简单表/ ?; \0 w7 i: d, B& k& Y5 u
Sine estimator, 正弦估计量
( O$ @) P3 x7 t8 e" Q% Z }) s* KSingle-valued estimate, 单值估计
e2 i5 h! E+ GSingular matrix, 奇异矩阵
$ W0 ^6 }( L( x( r6 g8 \+ O4 eSkewed distribution, 偏斜分布
. S6 M3 l2 t' S2 e5 p* o+ fSkewness, 偏度
7 [- U* G( V3 `5 J7 I8 ^8 R8 GSlash distribution, 斜线分布( r) l) I( ?/ s/ R
Slope, 斜率
+ f. f5 h, \3 r, R% h9 XSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
7 Q$ o" g" j' r" {, F1 P& MSource of variation, 变异来源% h$ J7 q# L$ d/ u- W
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
3 W. K7 Z/ d* U+ t2 C3 MSpecific factor, 特殊因子' h H7 ^/ J5 Y% G# d
Specific factor variance, 特殊因子方差& w b' Y2 u3 b6 v& J
Spectra , 频谱0 ?# @# v* ]8 o! T9 U5 q' L
Spherical distribution, 球型正态分布
% `2 w6 q4 | z. U/ ~. SSpread, 展布; ]0 U. S7 B; _9 G5 Y
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包+ T5 F/ ~8 n+ N i7 e9 d4 K" i
Spurious correlation, 假性相关& _4 h5 f, T/ x
Square root transformation, 平方根变换& k* l0 A. Y, l' t6 c
Stabilizing variance, 稳定方差- L H* s: n# {
Standard deviation, 标准差
4 D1 I) N# B! pStandard error, 标准误& S7 l/ k. T0 _/ B9 _
Standard error of difference, 差别的标准误
' [( {& o5 A+ L6 ZStandard error of estimate, 标准估计误差
4 I5 J; ?8 W0 A7 J) m8 ]Standard error of rate, 率的标准误
+ X6 a: R" r( d- Y- @0 {6 ^5 fStandard normal distribution, 标准正态分布% e8 b5 L3 L* ^2 |7 P7 T
Standardization, 标准化
) p& H. O6 H9 K7 N9 h+ kStarting value, 起始值
& W3 G/ }* c' K! h7 O% x( ^) QStatistic, 统计量$ P/ T; u o+ G$ I* Y4 D2 r9 f+ |- G
Statistical control, 统计控制4 u2 p- {: l% R. Z) ^
Statistical graph, 统计图; Z" \" K& Q) y- h2 x' e4 c( k
Statistical inference, 统计推断( F! N2 k3 h, M
Statistical table, 统计表
* I& ?3 A& V. \& g; GSteepest descent, 最速下降法+ M& z2 i i% l7 B; a0 w3 A
Stem and leaf display, 茎叶图% x! C w$ \" J9 ? O: a1 Z, N+ q
Step factor, 步长因子
2 ~ [2 r3 N+ T6 H% _& _( QStepwise regression, 逐步回归
. I+ e. g/ ~ u: }# x! S/ zStorage, 存6 `- g! V9 E1 e {" H' h4 H
Strata, 层（复数）: n$ y* ~( Y' n" a; e8 d6 f
Stratified sampling, 分层抽样
! G, y& q5 O r/ R- C* L' qStratified sampling, 分层抽样
" ]; }8 n2 D5 q) xStrength, 强度
' W( B- T; ~+ u+ x0 J! [Stringency, 严密性0 d8 J5 f+ Z( X# `7 \# D
Structural relationship, 结构关系# ?3 y- I! ~) U* C: L( ~/ h
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
3 `9 f% ~6 m' ^, g6 a( XSub-class numbers, 次级组含量
" e. G0 N3 A2 Q0 ~. D2 U" PSubdividing, 分割
* F2 k. [/ x y/ y- YSufficient statistic, 充分统计量8 T2 P8 l+ Z! ~
Sum of products, 积和
4 j; P7 d" v' ^Sum of squares, 离差平方和5 I3 D c! A+ e. v
Sum of squares about regression, 回归平方和
1 I8 |$ y9 O9 DSum of squares between groups, 组间平方和, r- t& J. G+ p' x
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
, U" @4 ?3 g0 n5 k, I O+ cSure event, 必然事件
@4 t% D) L1 a8 D% t1 n* s# L9 ySurvey, 调查
% p# ~' T0 V8 K- _; I8 j# H7 jSurvival, 生存分析; _0 D) }# u* W# {+ ]# u
Survival rate, 生存率
" O4 N% ^' k3 J: ]* ~4 x; T3 NSuspended root gram, 悬吊根图! H% t& t. d8 a! f: r* u& C
Symmetry, 对称
- K& h0 A U: d! x4 DSystematic error, 系统误差3 }; {9 k& O7 y) T$ _
Systematic sampling, 系统抽样
. l; ~# p' f" B# j0 ~Tags, 标签
/ K: b- ~, s: MTail area, 尾部面积# e$ ^8 x* B, I1 R: \
Tail length, 尾长
% Z& i2 i5 E3 u% uTail weight, 尾重: T% n1 k! a9 V: \* V/ g9 \4 T
Tangent line, 切线
. d7 n7 i8 M( Y+ k* s. r ~Target distribution, 目标分布$ V: t) P+ j* `6 r* m/ Y# K4 b# ~/ z
Taylor series, 泰勒级数
* x$ }; f! V u9 JTendency of dispersion, 离散趋势
# T# a% A$ Y2 g+ t4 O5 d, B# X( r' kTesting of hypotheses, 假设检验
) p/ R+ O! s5 F: PTheoretical frequency, 理论频数1 m6 y5 j) `2 O" A# d [1 K$ e' a
Time series, 时间序列: h+ ?, x' W' \2 E' J* f! y: N
Tolerance interval, 容忍区间
# o6 o& g1 T' K0 W+ k. j. }Tolerance lower limit, 容忍下限& I+ A! }) V9 k: H4 f# W
Tolerance upper limit, 容忍上限, f% r- F; T' s
Torsion, 扰率
) `' |. m8 V" P8 U, V( oTotal sum of square, 总平方和
9 E9 f% W0 {) d, C; {1 S5 dTotal variation, 总变异
; M' L! [0 _8 Y; n2 Q# ~Transformation, 转换& f o& Z8 K5 Y6 D$ Q d+ C
Treatment, 处理
1 b6 O) O' y% R, p3 OTrend, 趋势
1 c7 S( c5 u, `- M/ I* t. PTrend of percentage, 百分比趋势
, ~1 |8 V* o1 G" b* z8 C% kTrial, 试验
% U1 N2 D2 L9 z% ^% RTrial and error method, 试错法$ }8 c; P: H, S- S4 @" Q
Tuning constant, 细调常数
5 r, s4 d0 E: S+ u3 OTwo sided test, 双向检验( A$ b: y1 B* ]( t4 U
Two-stage least squares, 二阶最小平方0 L" ]% h6 r5 q. `, |
Two-stage sampling, 二阶段抽样
# K: S; A7 m3 x% XTwo-tailed test, 双侧检验' n- b& l d( C3 Y- K' g' M
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
4 j" s* M# E1 R& \, @% a7 CTwo-way table, 双向表
% L! l( x+ R' v0 r" qType I error, 一类错误/α错误$ F2 M' q& B% o% X0 d* Q; n
Type II error, 二类错误/β错误3 f; a) @& V, p
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
: i1 E% O# x) V h; n. YUnbiased estimate, 无偏估计, q! c4 n0 H L; p3 ]
Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
0 Z, r& c. X1 `- m& a, WUnequal subclass number, 不等次级组含量% ]( u$ \# u1 E9 m% Y. p; @5 I8 u
Ungrouped data, 不分组资料# y5 I7 R* N2 Z. k3 H7 B& a
Uniform coordinate, 均匀坐标" }6 i4 T8 B2 v9 D y
Uniform distribution, 均匀分布
+ Y$ `- r3 P" T' RUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
4 F* n! f/ v2 c m- \Unit, 单元
$ `; h! u1 k6 bUnordered categories, 无序分类
) E+ A& F0 P) a6 e" NUpper limit, 上限: D) a/ ?$ f% h
Upward rank, 升秩
6 _( H" N" f/ O- sVague concept, 模糊概念2 d, n4 B3 p/ s3 |/ m
Validity, 有效性
) B1 N* p$ C" c7 kVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计/ a! _# b# Q6 h7 P# v! w
Variability, 变异性, \/ V: n3 ~, B
Variable, 变量1 r) ]: N- _, d7 B% T E
Variance, 方差% V# O; R4 T- ]( W3 S- @" l
Variation, 变异
9 d+ \- p+ Q5 D/ D$ XVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转! {5 L! E& @/ t; R; n# A
Volume of distribution, 容积9 G/ ?5 [1 b' t* _* o
W test, W检验0 s& V- }# ^# n" z6 _6 t( }. W0 `
Weibull distribution, 威布尔分布4 f9 a+ b8 _" M) u( I, R
Weight, 权数& v5 e' K5 ^4 A- [6 w+ ?( X) j
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
0 z& z7 h# V- y1 M. ~) o- B8 A! WWeighted linear regression method, 加权直线回归$ L) b) e1 b5 S& W. s) ^
Weighted mean, 加权平均数* r3 _% b) w1 r4 c+ h
Weighted mean square, 加权平均方差1 S1 `/ m; {5 I" W+ h
Weighted sum of square, 加权平方和
3 }) B5 r1 t) {4 G+ b" E+ g; L# A( e+ fWeighting coefficient, 权重系数" v4 t2 \! T& [( h; d9 K* q
Weighting method, 加权法 0 R" A L+ V5 @3 d3 b# l9 e
W-estimation, W估计量' M9 d, T T) F9 l0 W% p4 [
W-estimation of location, 位置W估计量
% c- ^6 E9 Q3 |, Q- ?Width, 宽度4 T5 Z/ `/ @! d
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
' R, d4 L7 x# t, B- W m XWild point, 野点/狂点
) z3 D) c2 p' K+ c* e0 FWild value, 野值/狂值
" @6 _1 w- g% A; E9 e% TWinsorized mean, 缩尾均值
- w$ x- E4 a( h; e1 F+ kWithdraw, 失访
$ i# L/ N& k" q' \- }5 ZYouden's index, 尤登指数
8 n) [& b# I2 `9 I9 e# M* J; c" WZ test, Z检验# E* Z3 h" u! V8 [- L* h4 K4 _
Zero correlation, 零相关5 V) ?2 J0 F- S" f }1 Q- B0 F1 v+ k, c
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
